BigQuery Omniとは？マルチクラウド時代のデータ分析を変える仕組みと活用法

2025年6月12日2026年9月25日

BigQuery Omniは、Amazon S3やAzure Blob Storageに保存されたデータをBigQueryから分析できるマルチクラウド分析機能です。BigLakeとの連携、データを移動させないクエリ、セキュリティ、料金、制約、AI時代の活用方法まで、2026年時点の最新情報をもとにわかりやすく解説します。

はじめに：マルチクラウドで本当に難しいのは「データを集めること」

企業のクラウド活用が進む一方、AWS、Microsoft Azure、Google Cloudを用途ごとに使い分ける企業では、データが複数のクラウドに分散するという問題が起こります。

たとえば、購買データはAmazon S3、業務データはAzure Blob Storage、分析用データはBigQueryという構成です。この状態で全社横断の分析を行おうとすると、データを一つの場所へコピーするETLやデータ転送、権限管理、同期処理などが必要になります。

BigQuery Omniは、こうした「データを一カ所へ集めなければ分析できない」という問題を解消するためのBigQueryのマルチクラウド分析機能です。

現在のBigQuery Omniでは、Amazon S3やAzure Blob Storage上のデータをBigLakeテーブルとして定義し、BigQueryのGoogleSQLを使って分析できます。データそのものをGoogle Cloudへ移動させずに、保存場所を維持したまま分析できることが大きな特徴です。

1. BigQuery Omniとは？

BigQuery Omniは、Google CloudのBigQueryからAWSやAzureに存在するデータを分析するためのマルチクラウド機能です。

重要なのは、BigQuery Omniを「AWSやAzureのデータをBigQueryへコピーするサービス」と考えないことです。基本的な考え方は、データを元のクラウドに保持したまま、BigQueryの分析インターフェースからアクセスすることにあります。

具体的には、Amazon S3やAzure Blob Storageに保存されたデータに対してBigLakeテーブルを作成します。すると、そのテーブルを通常のBigQueryテーブルに近い形でGoogleSQLから扱えるようになります。

さらにBigQuery Omniでは、BigQuery側のデータとOmniリージョン側のデータをJOINする仕組みも提供されています。つまり、AWSやAzureのデータとGoogle Cloud上のデータを、SQLベースで横断的に分析できます。

2. どのような仕組みでデータを分析するのか

BigQuery Omniの構成を理解するうえで重要なのが、BigLake、外部接続、Omniリージョンの3つです。

まずBigLakeは、外部ストレージに存在するデータをBigQueryからテーブルとして扱うための仕組みです。Amazon S3とAzure Blob StorageについてはBigQuery Omniを利用して接続できます。

次に、AWSやAzure側のストレージへアクセスするためのConnectionを設定します。AWSではIAMを利用してアクセス権限を設定し、AzureではWorkload Identity Federationを利用した認証構成も可能です。Azureではアプリケーションのクライアントシークレットを管理せずにGoogleサービスアカウントとの連携を構成できます。

そしてクエリは、対象データに対応したBigQuery Omniリージョンで処理されます。2026年時点では、AWSの米国・欧州・アジア太平洋など複数リージョンに加え、Azure East US 2が対応しています。

この設計により、「データを中央のデータウェアハウスへコピーしてから分析する」という従来型の方式とは異なるアプローチを取ることができます。

3. BigQuery Omniで何が変わるのか

最大のメリットは、データの保存場所と分析基盤を必ずしも一致させなくてよいことです。

たとえばAWS上の販売データをS3に保存し続けながら、Google CloudのBigQueryから分析できます。さらにBigQuery側にあるマーケティングデータなどとJOINすれば、クラウドをまたいだ分析も可能です。

これは特に、すでに複数クラウドへデータが分散している企業にとって重要です。既存データをすべて移行するプロジェクトを開始しなくても、必要なデータから横断分析を始められるためです。

またBigLakeでは、外部データへのアクセスをBigQueryテーブル側で管理できます。BigLakeのアクセス委任によって、基盤ストレージそのものへの直接アクセス権をユーザーごとに付与するのではなく、BigQuery側でテーブル単位の権限制御を行える設計になっています。行レベル・列レベルのセキュリティにも対応しています。

つまりBigQuery Omniの価値は、単純な「マルチクラウド接続」だけではありません。

データの移動を減らしながら、SQL、権限管理、分析環境を統一することにあります。

4. 主な活用シーン

EC・小売業の横断分析

AWS上の購買履歴とGoogle Cloud上の広告・マーケティングデータを組み合わせれば、顧客獲得から購買までの分析を横断的に行えます。

データをすべて一つのクラウドへ移行するのではなく、既存のデータ配置を維持したまま必要な分析を実行できる点がポイントです。

グローバル企業のデータ分析

地域や部門によって異なるクラウドを利用している企業では、データを無理に一カ所へ集約することが難しい場合があります。

BigQuery Omniを利用すれば、対応するAWS・Azureリージョンにデータを保持しながら、BigQueryを共通の分析インターフェースとして利用する設計を検討できます。

データレイクを活用した分析

S3やAzure Blob Storageをデータレイクとして利用している企業では、既存データをBigQueryへ大量コピーすることなく、BigLakeテーブルとして分析環境に組み込めます。

特にParquet、Avro、ORC、CSVなど複数の形式に対応しており、AWS S3ではDelta LakeやIcebergなどもサポート対象に含まれています。

5. BigQuery Omniのメリットと注意点

BigQuery Omniのメリットは、第一にデータ移動を前提としないマルチクラウド分析です。大量データをクラウド間でコピーする必要性を減らせるため、移行プロジェクトの負担を抑えられます。

第二に、BigQueryのGoogleSQLを共通インターフェースとして利用できることです。AWSやAzureに分散したデータを、BigQueryの分析環境から扱えることは、利用者側の学習コストや運用の複雑化を抑える要因になります。

一方、注意すべき点もあります。

まず、BigQuery Omniは「どんなデータでも完全に透過的に扱える」というサービスではありません。対応リージョン、データ形式、SQL機能、BigLakeの制約などを事前に確認する必要があります。

また、データ転送が完全になくなるとは限りません。特にクラウドをまたぐJOINやクエリ結果の扱いでは、データ量や処理方法を考慮した設計が重要です。

さらに、料金についても「データを移動しないから必ず安い」とは限りません。クエリの実行量、処理方式、各クラウド側のネットワークやストレージコストなどを含めて、実際のワークロード単位で評価する必要があります。

6. BigQuery OmniとAI時代のデータ基盤

BigQuery Omniを考えるうえで、今後さらに重要になるのがAIとの組み合わせです。

2025年以降のBigQueryは、単なるデータウェアハウスではなく、構造化・非構造化データを扱いながらAIやエージェント型分析につなげる「データからAIまで」のプラットフォームへと進化しています。Google CloudもBigQueryをAI・検索・エージェントなどを支えるデータ基盤として位置づけています。

この流れでは、「AIモデルをどこに置くか」だけでなく、AIが参照する企業データをどのように統合・管理するかが重要になります。

AWS、Azure、Google Cloudにデータが分散した状態でも、BigQuery OmniとBigLakeを組み合わせれば、既存のデータ配置を尊重しながら分析基盤を構築する選択肢が生まれます。

その意味でBigQuery Omniは、単なるマルチクラウド向けSQL機能ではなく、今後のデータ・AI基盤における「データ配置と分析環境を分離するための技術」として見ると、その価値がより理解しやすくなります。